利用计算机数据挖掘技术研究分子筛材料的结构化学

项目名称： 利用计算机数据挖掘技术研究分子筛材料的结构化学

项目编号： No.21273098

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 李乙

作者单位： 吉林大学

项目金额： 82万元

中文摘要： 沸石分子筛材料是工业上最重要的催化剂之一，在吸附、分离、主客体组装以及离子交换等领域有着广泛的应用。深入理解沸石分子筛的结构化学规律是根据实际功能需求定向合成这类材料的先决条件，具有重要的理论和实际意义。数据挖掘技术是一种在大量数据中挖掘隐含规律的计算机方法，可以用来研究传统方法难以处理的庞大复杂的系统问题。本项目在前期工作的基础上，发挥计算机数据挖掘技术处理复杂数据的优势，通过对现有分子筛结构数据的分析，设计出用以描述分子筛复杂骨架拓扑的各种参数，建立关联不同分子筛结构以及不同结构属性的数学模型，挖掘分子筛材料的内在结构化学规律。本项目的研究目的不仅是探索一种结构化学研究的新途径，更为重要的是，将为以"分子工程学"为指导思想的定向合成提供理论基础。

中文关键词： 沸石分子筛；结构化学；计算化学；数据库；数据挖掘

英文摘要： Zeolites are the most important industrial catlysts widely used in the fields of adsorption, separation, host-guest assembly, and ion-exchange. To understand the structural chemistry of zeolites is the prerequisite for rational synthesis according to function needs, which is very important in both theoretical and practical senses. Data mining technique is a computer method that could discover hidden patterns among gigantic data sets. It could be used to study big and complex system problems that could not be solved through traditional methods. This project is based on our earlier studies and will benefit from the advantages of data mining technique in dealing with complex data. On the basis of thorough analysis of the structural data of zeolites, we will introduce novel digital parameters to describe complex zeolite framework structures, discover the hidden rules of zeolite structures, and set up mathematical models associating vairous zeolite structures and their structural attributes. This project aims not only to find a new approach to study the structural chemistry of inorganic cyrstalline materials, but also to establish the theoretical foundation of rational synthesis according to the idea of molecular engineering.

英文关键词： zeolites；structural chemistry；computational chemistry；database；data mining